上海
最近很多人驚呼，這世界怎么了，一覺醒來，奶龍都開始大戰貝利亞了。
只見奶龍抖動著渾圓的肚子，甩開它短小可愛的雙拳，不費吹灰之力就打敗了貝利亞。
畫面的細節還很值得玩味。
你看，火光四射的現場，不斷躥升的煙塵，還有那些建筑和樹木，都顯得特別“真實”。
或者說像圓谷株式會社拍得特攝劇。
可惜不是。它是博主在Seedance2.0上，花了幾分鐘就制作出來的。
而現在每個人都能瞬間把奇思妙想變為電影。
在“再見繪梨”的作品里，遠處的夕陽、男主奔跑、男主身邊突然出現的女主，都在幾秒的運鏡順滑過渡。
這已經不是簡單的二創，這是電影的語言。
“哥斯達大戰EVA”的片段里更是場面宏大，只見隕石落下，汽車擦肩，這些深得好萊塢大片的精髓了。
而視線穿過CBD的樓層和的窗戶，更是讓人身臨其境，明白怯弱的碇真嗣爆發后是什么樣。
場面越來越宏大，氛圍也越來越緊張。
但光有炸裂的遠景還不夠，還需要近距離的微表情。
抖音上百萬轉發量的視頻，記錄了西北錘王大戰滅霸的現場。
動作戲之外，感情戲的繾綣纏綿，場景的快速切換，都在幾秒里完成。
也就是在那些主角眼神里，我們能讀懂英雄總有美人相伴的設定為啥如此合理。
這時，你已不是觀眾，你就是扎克·施耐德。
有表情還不夠，還要有真實的物理引擎。
中東沙漠村莊巷戰的視頻里，為了特別真實，還做出了攝影機的果凍效應。
光影變幻，是因為作者寫了很長很仔細的腳本，讓AI更能讀懂他的思路。
而這樣堪比動作大片的1分鐘場面，出視頻僅需要5分鐘。
如果是比較虛擬的場景，AI效果如何？
拍動漫時，能保持各種特寫的連貫。
拍3D動畫時，能注意到了人物的一致性。
各種視頻細膩又精致。
大導演們也該有壓力了，《流浪地球3》再不上映，網友們就自己拍了。
不只是電影大片視角，Seedance 2.0做的很多視頻也在流露生活氣息，就像發生在你我身邊。
一段足球集錦，看著像觀眾現場拍的，其實不是。
但這樣的視頻多了，半年后的美加墨世界杯，網友會不會對真實集錦大喊一句：“比賽早就能預制了，我就知道是假球！”
一段教室上課vlog，點名的老師沒注意到博主帶了一只貓。
我們第一時間也完全看不出這個AI，但它確實是。
農村生活場景里，大媽把炭火用功夫踢到幾十米的河邊，大爺徒手接住。
（但這河水有點穿幫）
不僅僅動作出彩，老年人的表情也特別細致。
因為看得投入，網友第一時間關心大娘，她的膝蓋踢到了灶臺，怕是很疼吧。
不疼，因為這是AI作品。
越來越生活化，意味著越來越能為工作所用。
一個博主就表示，不用費心費力去解決生硬轉場問題，不用考慮繁瑣對齊問題，你只要全部拋給AI就行。
滿足甲方苛刻要求的廣告都不在話下，就怕甲方的要求還不夠多，不夠刁鉆。
還能要求什么呢？有了更好的角色一致性，有了更強的原生音頻，也更符合物理定律，Seedance 2.0 已經大放異彩。
更關鍵的是，它加速了圖生視頻的歷史。
以前的人，是電視有什么看什么；后來的人，是想看什么，去網上搜什么；
而現在的你，想看什么，就生成什么。
人類歷史上，恐怕沒有像這樣普通人能即時點石成夢的時刻了。
看到這里你可能會思考一個問題：
Seedance 2.0好像太炸裂了，那是不是意味著它要重塑很多行業呢？
以前，一組特效需要多人團隊幾個月做下來，最后費用達到上百萬。
現在這樣的AI一小時就能全部搞定，還只要幾百塊。
成本在千倍地下降，效率在萬倍地提升，但你想問的恐怕是：
工作人員是不是百倍地被裁？
同樣，以前拍短劇得找演員、化裝、搭景，一集折騰好幾天。
現在Seedance 2.0直接輸入劇本生成數字人，口型動作都對得上，一天能出幾百集迎合觀眾趣味的。
成本直線下降，播放量暴漲，但你想問的恐怕是：
相關市場是不是也縮水？
技術平權了，才華便變得一文不值，經驗更是在AI面前形同虛設。
甚至于之前199花錢報班學AI，也沒有意義了，因為已經是一鍵生成的階段。
在AI攻城拔寨的過程中，僅存的自留地是什么？
很多人第一時間會說創意。
理由是，如果說AI只是基于現有規則，那么它憑啥能帶來顛覆規則的革新創意呢。
反過來，也有人說，如果創意是一種知識儲備，那么AI憑啥不能比肩甚至超過呢？
知乎上這樣的爭論俯拾即是。
但在創意問題面前，創作者們先遇到的是版權問題。
因為之前網友瘋狂用Seedance 2.0，生成周星馳、成龍、李連杰等明星的AI視頻，比如讓年輕版成龍和李連杰對打，比如博主自己和周星馳、吳孟達來一場槍戰。
影視颶風的Tim發現它還能憑空復刻聲音和背景，那這也太恐怖了。
所以很快，引發肖像權與版權爭議。
現在Seedance2.0也干脆暫停了真人素材參考能力。
未來，也許創作者們會遇到其他難題。
只能說想用AI創作出好東西還是有難度。
其實GDP也好，經濟也好，都是人和人之間的交互關系帶來的。
現在人和人之間不交互了，變成人和AI之間交互了。所以整個經濟活動的鏈條就斷了。
樂觀的人永遠會告訴你，說ai在未來會創造新就業的。就像汽車發明以后，馬車夫也找到了新工作。
我只能說，這次真的不一樣。
可以斷言，下次經濟危機就是AI帶來的，而且帶來的影響會是永久的。
所以現在很多人患上了AI焦慮癥。
Claude Code都還沒裝明白，Skills就出來了。 Skills概念還沒搞清楚，Clawdbot就出來了。 Clawdbot還沒裝，Mac Mini開始漲價了。 Mac Mini還沒買，Kimi K2.5、Deepseek OCR、Qwen新模型又發布了。 …………
好像自己總是跟不上節奏，自己遲早要被替代。
著名人工智能公司Anthropic 的聯合創始人杰克·克拉克給出過一個比喻。
他說，大家小時候，當臥室的燈熄滅后，會在黑暗中看到各種模糊的形狀，然后感到害怕，怕這些年少時不理解的怪物會傷害自己。
這種害怕可能持續很多很多年，但不會帶來真實傷害。
而且你一點去開燈，那些怪物就露出原型，它們不過是衣服、書架或臺燈的影子。
沒什么好怕的，你只是沒長大。你也只是沒學會開燈。
當然會開燈本身就是一個技能。
也是Anthropic公司。
不久前，他們找來52名資深開發者學陌生工具，要求35分鐘內完成任務，一半人用AI輔助，一半人自學。
結果用AI的沒更快，還花大量時間調試提示詞，閉卷理解測驗分數要低17%。
另一邊，自學組犯錯更多，但這些錯誤也迫使他們正視錯誤，思考代碼，然后真正掌握技能。
所以，AI看似省力，實則剝奪了學習的過程。
也許這個對照試驗有些粗糙，也許這個結論無法放之四海皆準，但還是告訴我們，人工智能提升的生產力并非通往能力的捷徑。
你還得練你的一技之長，你還是得不斷學習。
傳統那種兩耳不聞窗外事，一心只看紙質書的學習過程一去不復返了，怎么后退都退不回去。
我們能做的就是適應，適應是與AI一起學習的過程。
畢竟AI的控制程序，比它的NPC，有意義多了。
只能說一切都在迅猛變化著。
這一切也不過是Sora發布僅僅兩三年之后，也不過是Sora 2禁用科比形象后僅僅一個月。
有生活經驗的網友都知道，快不代表好。
只代表我們注重效率，而不夠關注公平。
倒是最后可能會制造出一個瘋狂的“頭號玩家”世界。
線上線下貫通，生活與虛擬對接，現實就是游戲，人每一分每一秒都活在賽博空間中。
如果真有那時候，我肯定會回想起微博底下的兩句評論。
不同的觀點，同樣的主張。
因為重要的是，我們需要去獲得沉浸式交互的快樂，而不是沉浸于牢籠里。
搞了個知識星球，名字叫【雷叔講世界】。
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